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Intelligente Tumordiagnostik 2

In diesem Folgeprojekt wird ein auf künstlicher Intelligenz basierendes, miniaturisiertes und kostengünstiges Diagnose-System für Hauttumore entwickelt

Im geplanten Projekt Intelligente Diagnostik 2 wird ein verbessertes, das heißt insbesondere ein miniaturisiertes und kostengünstiges Diagnose-System entwickelt, mit dem in Kliniken und Hautpraxen robust, erklärbar und sicher maligne Hautläsionen automatisch auf Expertenniveau diagnostiziert werden können. Dies soll durch den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) basierend auf einer multimodalen Datengrundlage erfolgen. Zudem ist die Weiterentwicklung zu einem kompakten, handgeführten Diagnose-System (im Folgenden KOMPASS-System - kompaktes, handgeführtes Diagnose-System) geplant, welches langfristig Hausärzten ermöglichen soll ohne Anwesenheit eines (Fach-)Arztes das Hautkrebs-Screening durchzuführen. Die dadurch erzielte Vergrößerung des Anwendungsbereichs soll die Breitenwirksamkeit des Diagnose-Systems weiter erhöhen.

Das Projekt Intelligente Diagnostik 2 basiert unmittelbar auf den Ergebnissen des Forschungsprojektes Intelligente Diagnostik, in dem die Grundlagen für ein neues Verfahren zur Diagnose maligner Melanome entwickelt wurde.

In Intelligente Diagnostik 2 sollen zur Umsetzung des KOMPASS-Systems u. a. nachfolgend beschriebene Aspekte adressiert werden. Zum einen soll im Projekt der Aufbau eines deutlich größeren Bestands an Trainingsdaten erfolgen. Hierzu sollen mehrere Demonstratoren parallel betrieben und mittels Federated Learning vernetzt werden, sodass KI-Modelle auf Basis von Trainingsdaten unterschiedlicher Standorte erstellt werden können, um weitere Verbesserungen in der Prognosegenauigkeit zu ermöglichen. Dies soll durch eine Verbesserung der KI-Algorithmen unterstützt werden. Hierbei sollen im Besonderen Privatheit sowie die Wahrung datenschutzrechtlicher Anforderungen beachtet werden. Zum anderen erfordert die Miniaturisierung des KOMPASS-Systems im Besonderen die Miniaturisierung der multispektralen Beleuchtung sowie die Entwicklung geeigneter Optiken. Zur Verbesserung der Messqualität soll das System zukünftig in Kontakt messen, um die Abhängigkeit von Fokus und Umgebung zu reduzieren. Ferner sollen Bewegungsartefakte durch Korrelation und Registrierung der sequenziell erfassten Bilder korrigiert werden. Um frühzeitig funktionsfähige miniaturisierte Prototypen zu testen und die Flexibilität in der Herstellung zu erhöhen, soll der Einsatz der Nanoprägelithographie in der Prozesskette untersucht werden.

Fördergeber
Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Wohnungsbau Baden-Württemberg
Projektträger
innBW – Innovationsallianz Baden-Württemberg
Laufzeit
24.06.2021 bis 31.12.2022
Kooperationspartner
FZI Forschungszentrum Informatik Karlsruhe, Institut für Lasertechnologien in der Medizin und Messtechnik an der Universität Ulm, NMI Naturwissenschaftliches und Medizinisches Institut an der Universität Tübingen
Reifegrad
Funktionsmuster
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Kontakt

Kompetenzen

  • Künstliche Intelligenz
  • Maschinelles Lernen
  • Optimierung
  • Datenanalyse
  • Deep Learning

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Kompetenzen

  • Ultrapräzisionsbearbeitung
  • Mikrostrukturierung
  • Optikspritzguss
  • Nanotechnologie